Роль векторных баз данных в современных приложениях общей искусственного интеллекта

Важность векторных баз данных в современных приложениях общего искусственного интеллекта

Для эффективной работы приложений по генеративному искусственному интеллекту в большом масштабе необходима хорошая система для обработки большого объема данных. Одной из таких важных систем является векторная база данных. Эта база данных особенна тем, что она работает с различными типами данных, такими как текст, звук, изображения и видео в виде числовых векторов.

Что такое векторные базы данных?

Векторная база данных – это специализированная система хранения, предназначенная для эффективной обработки высокоразмерных векторов. Эти векторы, которые можно представить как точки в многомерном пространстве, часто представляют встроенные или сжатые представления более сложных данных, таких как изображения, текст или звук. Векторные базы данных позволяют осуществлять быстрый поиск сходства среди этих векторов, обеспечивая быстрое извлечение наиболее похожих элементов из обширного набора данных.

Традиционные базы данных против векторных баз данных

Векторные базы данных:

• Обработка высокоразмерных данных: Векторные базы данных разработаны для управления и хранения данных в высокоразмерных пространствах. Это особенно полезно для приложений машинного обучения, где данные (такие как изображения или текст) могут быть представлены в виде векторов в многомерных пространствах.
• Оптимизация для поиска сходства: Одной из основных особенностей векторных баз данных является их способность выполнять поиск сходства. Вместо запроса данных на основе точного соответствия эти базы данных позволяют пользователям извлекать данные, “похожие” на заданный запрос, что делает их ценными для задач, таких как извлечение изображений или текста.
• Масштабируемость для больших объемов данных: По мере роста приложений искусственного интеллекта и машинного обучения увеличивается объем обрабатываемых данных. Векторные базы данных созданы для масштабирования и обеспечения возможности обработки огромного объема данных без ухудшения производительности.

Традиционные базы данных:

• Познакомьтесь с Мистралем Трисмегистом 7В Обучающий набор данных по Эзотерике, Духовности, Оккультизму, Традициям Мудрости…
• «GPT-4 может решать математические задачи, но не на всех языках»
• Исследование социальной виртуальной реальности уход за пределами основ виртуальной реальности

• Хранение структурированных данных: Традиционные базы данных, такие как реляционные базы данных, предназначены для хранения структурированных данных. Это означает, что данные организованы в заранее определенные таблицы, строки и столбцы, обеспечивая целостность и последовательность данных.
• Оптимизация для операций CRUD: Традиционные базы данных в основном оптимизированы для операций CRUD. Это означает, что они разработаны для эффективного создания, чтения, обновления и удаления записей данных, что делает их подходящими для широкого спектра приложений, от веб-сервисов до корпоративного программного обеспечения.
• Фиксированная схема: Одной из определяющих характеристик многих традиционных баз данных является их фиксированная схема. После определения структуры базы данных изменения могут быть сложными и времязатратными. Это жесткость обеспечивает согласованность данных, но может быть менее гибкой по сравнению со схематическими или динамическими базами данных.

Старые базы данных не справляются с встроенными представлениями. Они не могут обрабатывать их сложность. Векторные базы данных решают эту проблему.

С векторными базами данных приложению по генеративному искусственному интеллекту доступны новые возможности. Оно может находить информацию на основе смысла и запоминать данные на длительное время.

 

Векторная база данных

Высокоуровневая архитектура векторной базы данных

Диаграмма показывает основной рабочий процесс векторной базы данных. Процесс начинается с ввода исходных данных, которые подвергаются предварительной обработке для очистки и стандартизации.

Эти данные затем преобразуются в векторный формат, что позволяет выполнять поиск похожих элементов и эффективно хранить данные. После векторизации данные хранятся и индексируются для быстрого и точного извлечения. При запросе база данных обрабатывает его, используя индексацию для эффективного извлечения наиболее релевантных данных.

Генеративный искусственный интеллект и необходимость в векторных базах данных

Генеративный искусственный интеллект часто включает в себя встроенные представления. Например, при обработке естественного языка (NLP) используются векторные представления слов. Слова или предложения преобразуются в вектора, которые отражают семантическое значение. При генерации текста, похожего на человеческий, моделям необходимо быстро сравнивать и извлекать соответствующие встроенные представления, чтобы соблюсти контекстуальные значения.

Векторная база данных Redis db

Аналогично, в задачах генерации изображений или звука, вложения играют важную роль в кодировании паттернов и особенностей. Для оптимальной работы таких моделей необходима база данных, позволяющая мгновенное извлечение похожих векторов, что делает векторные базы данных неотъемлемой частью пазла генеративного искусственного интеллекта.

Создание вложений для естественного языка обычно включает использование предобученных моделей, таких как GPT от OpenAI, BERT.

Предобученные модели:

• GPT-3 и GPT-4: GPT-3 от OpenAI (Generative Pre-trained Transformer 3) была эпохальной моделью в сообществе NLP с 175 миллиардами параметров. Продолжая эту традицию, GPT-4 со значительно большим числом параметров продолжает преодолевать границы в создании высококачественных вложений. Эти модели обучаются на разнообразных наборах данных, что позволяет им создавать вложения, улавливающие широкий спектр языковых нюансов.
• BERT и его варианты: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), созданная Google, является еще одной значимой моделью, которая имеет различные обновления и итерации, такие как RoBERTa и DistillBERT. При двунаправленном обучении BERT, который читает текст в обоих направлениях, особенно хорошо понимает контекст, окружающий слово.
• ELECTRA: Более новая модель, которая обеспечивает эффективность и сравнимую с гораздо более крупными моделями, такими как GPT-3 и BERT, производительность, при этом требуя меньших вычислительных ресурсов. ELECTRA различает реальные и фальшивые данные при предварительном обучении, что помогает в создании более точных вложений.

Растущее финансирование для новичков в векторных базах данных

С ростом популярности искусственного интеллекта многие компании вкладывают больше денег в векторные базы данных, чтобы улучшить и ускорить их алгоритмы. Это можно увидеть по недавним инвестициям в стартапы векторных баз данных, такие как Pinecone, Chroma DB и Weviate.

У крупных компаний, таких как Microsoft, также есть свои собственные инструменты. Например, Azure Cognitive Search позволяет бизнесу создавать инструменты искусственного интеллекта с использованием векторных баз данных.

Недавно Oracle также объявила о новых функциях своей Database 23c, представив Интегрированную Векторную Базу Данных. Она получила название “AI Vector Search” и будет иметь новый тип данных, индексы и инструменты поиска для хранения и поиска данных, таких как документы и изображения, с использованием векторов. Она поддерживает Retrieval Augmented Generation (RAG), который сочетает в себе большие языковые модели с бизнес-данными для лучших ответов на языковые вопросы без раскрытия конфиденциальных данных.

Основные аспекты векторных баз данных

• Индексирование: В связи с высокой размерностью векторов, традиционные методы индексации просто не подходят. Векторные базы данных используют такие техники, как графы HNSW (Hierarchical Navigable Small World) или деревья Annoy, которые позволяют эффективно разделить векторное пространство и быстро выполнять поиск ближайших соседей.

Дерево Annoy (Источник)

Иерархические навигационные графы Small World (HNSW) (Источник)

• Метрики расстояния: Эффективность поиска похожих объектов зависит от выбранной метрики расстояния. Общие метрики включают евклидово расстояние и косинусную схожесть, каждая из которых подходит для разных типов распределения векторов.
• Масштабируемость: При увеличении наборов данных возрастает и сложность поддержания быстрого времени извлечения. Распределенные системы, ускорение с помощью GPU и оптимизированное управление памятью – некоторые способы, с помощью которых векторные базы данных справляются с масштабируемостью.

Векторные базы данных и генеративный ИИ: скорость и креативность

Настоящая магия проявляется, когда векторные базы данных взаимодействуют с генеративными моделями искусственного интеллекта. Вот почему:

• Улучшенная согласованность: За счет быстрого извлечения похожих векторов генеративные модели могут сохранять лучший контекст, что приводит к более согласованным и контекстуально соответствующим результатам.
• Итеративное усовершенствование: Генеративные модели могут использовать векторные базы данных для сравнения сгенерированных результатов с хранилищем «хороших» вложений, что позволяет им в режиме реального времени усовершенствовать свои результаты.
• Разнообразные результаты: Благодаря возможности исследовать разные области векторного пространства, генеративные модели могут производить более широкий спектр результатов, обогащая свой творческий потенциал.

Будущее: Потенциальные последствия и возможности

С слиянием генеративного искусственного интеллекта и векторных баз данных возникают несколько интересных возможностей:

• Создание персонализированного контента: Представьте себе, что ИИ-модели настраивают контент, будь то текст, изображения или музыка, на основе индивидуальных векторных представлений пользователей, хранящихся в векторных базах данных. Эра гиперперсонализированного контента может быть уже близко.
• Расширенное извлечение данных: Векторные базы данных могут перевернуть представление о поиске данных в таких областях, как электронная коммерция, где рекомендации продуктов могут основываться на глубоких вложениях, а не на поверхностных тегах.

Мир искусственного интеллекта меняется быстро. Он затрагивает множество отраслей, принося хорошее и новые проблемы. Сейчас ИИ нуждается в хорошей обработке данных. Это связано с большими языковыми моделями, генеративным ИИ и семантическим поиском.